探討如何制造智能化生產及兩線制溫度變送器的使用

王志文

（黑龍江林業職業技術學院，黑龍江 牡丹江 157000）

探討如何制造智能化生產及兩線制溫度變送器的使用

王志文

（黑龍江林業職業技術學院，黑龍江 牡丹江 157000）

大數據現在是制造業智能化的基礎，數據化能夠幫助制造業企業提高營銷的針對性，降低物流成本和庫存的成本，從而減少生產資源投入的風險。

大數據；工業生產；智能化

隨著制造技術和網絡技術的進步和現代化管理集中理念的普及，制造企業的運營管理也越來越依賴于信息技術。整個制造業的價值鏈隨之改變，制造業生產產品有不同的生命周期，在這個生命周期都涉及諸多的信息數據，從產品研發開始，制造業企業數據出現爆炸性增長。伴隨著大規模工廠定制和互網絡協同工作的發展，制造業企業需要實時從消費者端采集個性化數據，并通過網絡協同配置生產資源，組織生產，以管理更多的各類有關數據。

1 大數據在制造生產中的作用

因此，大數據近年來可能帶來的直接的巨大價值正在被制造業認可，技術的進步與發展，以及社會數據的全面收集、感知、共享、分析，一個全新角度看待制造業價值鏈的方法出現在企業的管理者和參與者面前。

（1）實現智能生產 。在“工業4.0”中，通過信息物理系統（CPS）實現工廠/車間的設備傳感和控制層的數據與企業信息系統融合，使生產大數據傳到云計算數據中心進行存儲、分析，形成決策并反過來指導生產。具體而言，生產線、生產設備都將配備傳感器，抓取數據，然后經過無線通信連接互聯網，傳輸數據，對生產本身進行實時的監控。而生產中所產生的數據同樣經過快速處理、傳遞，反饋至生產過程中，將工廠升級成為可以被管理和被自適應調整的智能網絡，使工業控制和管理最優化，對有限資源進行最大限度地使用，從而降低工業和資源的配置成本，使得生產過程能夠高效地進行。

CPS在國內實際應用方面，一些公司也做很多有益的探索與應用。北京蘭光創新科技有限公司作為國內領先的數字化車間供應商，率先在青島海爾模具實施CPS系統并取得了良好的應用效果。系統實現了生產設備的互聯互通，如：設備聯網、網絡通訊、遠程實時監控、生產過程的協同生產準備、故障智能提醒、可視化展示、決策支持等功能?，F在，車間成功地實現了少人化，1個操作工可以照看5臺設備，設備利用率平均在75%以上，這是離散行業，全國最高的效率（根據蘭光創新數百家實施客戶的經驗，國內離散行業機床利用率大多在30%～40%之間）。工業4.0權威、美國辛辛那提大學李杰教授在參觀現場后，給予高度評價，認為海爾模具的生產管理完全可以媲美于國外先進企業，是CPS系統很好的實踐。還有，從生產消耗角度來看，設備生產過程中利用傳感器集中監控所有的生產流程，能夠發現能耗的異?；蚍逯登闆r，由此能夠在生產過程中不斷實時優化能源的消耗。同時，對所有流程的大數據進行分析管理，也將會整體大幅降低生產能耗。

（2）實現大規模定制。網絡大數據是制造業生產智能化的基礎，制造業大規模定制中的數據應用包括有數據采集、數據管理、訂單管理、智能化制造、定制平臺等，核心是定制平臺。定制數據達到一定的數量積累后，才可以實現大數據應用，通過對大數據的分析，實現意向預測、定位匹配、流行管理、社交應用、互聯推送等更多的應用。

“工業化4.0”的本質是信息物理系統（CPS）以實現“智能工廠”，使工廠的生產加工根據處理后的信息，綜合判斷、分析、調整自我生產節奏、自動驅動生產加工，直至最后的產品出廠。可以說，智能工廠已經為最終的制造業大規模定制生產做好了準備。

2 兩線制溫度變送器的主要用途

兩線制溫度變送器直接安裝于Pt100鉑電阻接線盒內（與不同結構形式的鉑電阻構成熱電阻一體化溫度變送器)將熱電阻Pt100的電阻信號轉化成二線制4～20mA輸出。兩線制溫度變送器用于Pt100鉑電阻信號需要遠距離傳送、現場有比較強干擾源存在或信號需要接入DCS系統時使用。

克服分散采集、信號傳輸距離遠所帶來的地回路干擾、強電干擾問題。解決多路信號進入同一計算機的數據采集板互相干擾問題。輸入信號經過本產品后接成單端方式；解決工業現場不同的廠家來源，不同年代的儀器、儀表、設備、計算機之間的信號接口問題，實現模擬信號的自由連接；解決傳感器或儀表安裝不當或傳輸線走向不對、絕緣屏蔽不夠使信號引入共模干擾的問題。

實現消費者個性化需求，一方面需要制造業企業能夠生產提供符合消費者個性偏好的產品或服務，另一方面需要互聯網提供消費者的個性化定制需求。由于消費者人數眾多，每個人的需求不同，導致需求的具體信息也不同，加上需求的不斷變化，就構成了產品需求的大數據。消費者與制造業企業之間的交互和交易行為也將產生大量數據，挖掘和分析這些消費者動態數據，能夠幫助消費者參與到產品的需求分析和產品設計等創新活動中，為產品創新作出貢獻。制造業企業對這些數據進行處理，進而傳遞給智能設備，進行數據挖掘、設備調整、原材料準備等步驟，才能生產出符合個性化需求的定制產品。

Discussion on How to M ake Intelligent M anufacturing Production and the Use of Two W ire Temperature Transm itter

WANG Zhi-wen
（Heilongjiang Forestry Vocational and Technical College，Mudanjiang，Heilongjiang 157000，China）

Big data is the basis of intelligentmanufacturing，and digital can helpmanufacturers improve targetedmarketing，reduce logisticscostsand inventory costs，and thus reduce the risk ofproduction resources.

big data；industrialproduction；intelligence

TP212.6

A

2095-980X（2016）11-0009-01

2016-10-20

王志文（1988-），男，黑龍江人，大學本科，助教，主要研究方向：機電一體化（機械方向）。